现代战争正在走向信息化战争的崭新形态。战争中对目标的定位越来越精确,打击目标的实时性要求也越来越高。所以对运动目标的跟踪与检测技术显得越来越重要。本文重点研究了弱小目标检测及其跟踪的方法。研究低信噪比弱小目标的实时检测及跟踪算法,其困难主要为:目标信噪比低,无纹理特征。本文首先介绍了一些国内外对于弱小目标检测与跟踪的一些研究现状,主要从图像增强,图像检测,图像跟踪等几个方面展开说明。然后,阐述了一些常用于图像增强,图像检测与图像跟踪等方面的方法。其中,图像增强主要是从空间域和频率域两个方面进行了阐述。而对于图像检测,由于方法较多,本文着重介绍了数学形态学的方法。图像跟踪的方法则是从波门跟踪和相关跟踪两个方面作了介绍。其次,本文利用目标邻域的特征,提出了基于邻域特征的弱小目标检测和跟踪方法。该方法是先提取出目标区域的邻域均值和邻域方差特性,而后对提取出的特征点进行膨胀,然后,对膨胀后的两幅邻域特征图像结果作匹配,求得两幅图的最大的公共区域,即目标区域。再选择邻域特征图对目标实现有效的跟踪。最后,本文提出了基于小波形态学和帧相关结合的弱小目标检测方法,并利用经验公式预测形心跟踪的方法对弱小目标跟踪。该方法首先利用了小波变换和形态学的原理,将小波变换和数学形态学结合对图像作预处理,滤除图像背景中的大部分高频噪声,增强了目标图像。进而再利用目标的帧间信息,对目标区域作帧相关,进一步确认目标。然后,利用经验公式的可预测性,用经验公式形心跟踪对目标进行跟踪,确保了目标丢失或者被遮挡情况下,波门仍能够有稳定的运动轨迹,并且使波门在目标再次出现的时候还能跟踪到目标位置。实验表明本文方法的有效性。